• A
  • A
  • A
  • ABC
  • ABC
  • ABC
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Regular version of the site
Master 2021/2022

Structural Analysis and Visualization of Networks

Category 'Best Course for Broadening Horizons and Diversity of Knowledge and Skills'
Category 'Best Course for New Knowledge and Skills'
Area of studies: Applied Mathematics and Informatics
When: 1 year, 3, 4 module
Mode of studies: offline
Open to: students of one campus
Instructors: Ilya Makarov, Vitaliy Pozdnyakov, Leonid E Zhukov
Master’s programme: Финансовые технологии и анализ данных
Language: English
ECTS credits: 5
Contact hours: 44

Course Syllabus

Abstract

Курс «Структурный анализ и визуализация сетей» вводит студентов в новую и активно развивающуюся междисциплинарную область наук о сетевых структурах. Начиная с исследований социальных сетей социологами, данное направление привлекло внимание физиков, ученых в области компьютерных наук, экономистов, вычислительных биологов, лингвистов и других, и стало по-настоящему междисциплинарной областью изучения. Несмотря на разнообразие процессов, которые образуют сети, а также объекты и отношения, которые служат узлами и ребрами в этих сетях, все сети обладают общими статистическими и структурными свойствами. Взаимодействие между порядком и беспорядком создает сложные сетевые структуры, которые находятся в центре внимания исследования. В ходе курса мы рассмотрим методы статистического и структурного анализа сетей, модели формирования и эволюции сети, развития процессов в сети, а также методы машинного обучения на структурных данных. Особое внимание будет уделено практическому анализу и визуализации реальных сетей с использованием современных программных средств.
Learning Objectives

Learning Objectives

  • Целями обучения на курсе «Структурный анализ и визуализация сетей» являются ознакомление учащихся с новой быстро развивающейся областью сетевых наук и предоставление практического опыта в анализе сетевых данных реального мира.
Expected Learning Outcomes

Expected Learning Outcomes

  • быть способными анализировать сетевые данные реального мира
  • знать основные понятия и терминологию, используемые в науке о сетях
  • знать основные понятия и терминологию, используемые в науке о сетях
  • понимать основополагающие принципы сетевой̆ структуры и эволюции сетей
  • уметь разрабатывать математические модели сетевых процессов
Course Contents

Course Contents

  • Введение в науку о сетях
  • Степенной закон и scale-free сети
  • Случайные графы
  • Модели формирования сетей
  • Метрики центральностей узлов
  • Анализ структурных свойств сетей
  • Алгоритмы разделения графов
  • Сообщества в сетях
  • Отсекающие модели распространения эпидемий
  • Распространение эпидемий в сетях
  • Каскады и распространение влияния в сетях
  • Модели классификация вершин
  • Модели предсказания связей
  • Методы векторизации сетей
  • Графовые нейронные сети
  • Графы знаний
Assessment Elements

Assessment Elements

  • non-blocking Домашние задания
    Для каждого домашнего задания устанавливается жесткий крайний срок. После дедлайна, решения не принимаются.
  • non-blocking Квизы
    Время выполнения каждого квиза — 5-10 минут. Квизы представляют собой короткие тесты на проверку материала прошлых лекций
  • non-blocking Соревнования
    Соревнования проводятся в формате, приближенному к Kaggle. Для каждого соревнования выдаются пороговые метки. Студенты соревнуются друг с другом внутри групп, прошедших пороговые метки
  • non-blocking Проект анализа социальной сети
    Работа над проектом выполняется индивидуально каждым студентом и включает в себя сбор данных, анализ и представление результатов. Оценивание проекта происходит во время защиты. Перед защитой студенты присылают исходный код и слайды презентации. Студенты, которые не отправили код и презентацию до истечения крайнего срока, не допускаются к защите и получают 0 баллов. При оценке учитывается сложность анализа, качество представления и ясность интерпретации результатов
  • non-blocking Экзамен
    Экзамен проводится в письменном в виде по всем пройденным темам
Interim Assessment

Interim Assessment

  • 2021/2022 4th module
    0.166 * Соревнования + 0.168 * Экзамен + 0.333 * Домашние задания + 0.25 * Квизы + 0.083 * Проект анализа социальной сети
Bibliography

Bibliography

Recommended Core Bibliography

  • Network science, Barabasi, A.-L., 2019
  • Social and economic networks, Jackson, M. O., 2008

Recommended Additional Bibliography

  • Chwe, M. S.-Y. (2000). Communication and Coordination in Social Networks. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.AE115D69
  • IEEE TRANSACTIONS ON VISUALIZATION AND COMPUTER GRAPHICS, SPECIAL ISSUE ON VISUAL ANALYTICS 1 Visual Analysis of Large Heterogeneous Social Networks by Semantic and Structural Abstraction. (n.d.). Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.63955D2C
  • Структурный анализ самоорганизующихся систем: Монография / Алдонин Г.М. - Краснояр.:СФУ, 2017. - 344 с.: ISBN 978-5-7638-3471-0